Netty 的各大组件

Netty为nio线程模型的一个io处理组件,主要的组件有

channel 对socket的抽象,有serverniochannel 和 clientniochannel,有socket相关的bind(),read,write等操作

EventLoop 一个selector的拥有者,相当于一个餐馆的工作人员,有bossEventloop,workEventLoop,匹配餐馆的前台和服务员,一个客人来了(连接请求过来)会由boss指派为到具体的work,work根据selector状态进行处理,    · 一个EventLoop在生命中周期绑定到一个Thread上。

channelPiple 处理一个连接的通道,是
ChannelHandler的管道,
ChannelHandler分为inboutchannnelPiple和outchannelPiple,即对一个io传输进行多重处理,比如编码解码,序列化选择

channelFature channel处理的异步回调,添加监控可实现

Bootstrapping 引导器

Netty的线程模型

线程模型分为两个事件处理thread boss和work,其组成为thread+selector,boss负责客户端的连接以及把连接io处理分配给具体的work,他们都有一个多路复用器,相当于一个传呼机,一个调制解调器selector,可以监测每个连接的状态,当状态为可处理的时候work进行处理,处理完之后可以指向另外可处理的连接!

了解哪几种序列化协议?包括使用场景和如何去选择
java 序列化,反序列化 实现seliable接口,用objectInput,Objectout对象流进行传输
xml
json hession protobuffer fastjson 等等

Netty的零拷贝实现

Netty 的 Zero-copy 体现在如下几个个方面:
•Netty 提供了 CompositeByteBuf 类, 它可以将多个 ByteBuf 合并为一个逻辑上的 ByteBuf, 避免了各个 ByteBuf 之间的拷贝.
•通过 wrap 操作, 我们可以将 byte[] 数组、ByteBuf、ByteBuffer等包装成一个 Netty ByteBuf 对象, 进而避免了拷贝操作.
•ByteBuf 支持 slice 操作, 因此可以将 ByteBuf 分解为多个共享同一个存储区域的 ByteBuf, 避免了内存的拷贝.
•通过 FileRegion 包装的 FileChannel.tranferTo 实现文件传输, 可以直接将文件缓冲区的数据发送到目标 Channel , 避免了传统通过循环 write 方式导致的内存拷贝问题.

除了上面直接使用 CompositeByteBuf 类外, 我们还可以使用 Unpooled.wrappedBuffer 方法, 它底层封装了 CompositeByteBuf 操作, 因此使用起来更加方便:
ByteBuf header = ...
ByteBuf body = ...
ByteBuf allByteBuf = Unpooled.wrappedBuffer(header, body);

从大的方面看,netty性能高效主要体现在:
1.io线程模型
使用reactor模式,同步非阻塞。这决定了可以用最少的资源做更多的事。
2.内存零拷贝
使用直接缓存
3.内存池设计
申请的内存可以重用,主要指直接内存。
内部实现是用一颗二叉查找树管理内存分配情况。
4.串形化处理socket读写,避免锁,即一个指定socket的消息是串形化处理的。这样性能比多个线程同时 处理一个socket对应消息要好,因为多线程处理会有锁。
5.提供对protobuf等高性能序列化协议支持

应用netty调优:
1.若只希望该handler处理完后,交给下一个handler处理,则调用:
ChannelHandlerContext的fireRead之类的方法。
直接通过channel.read或write则会触发完整的handler处理链。

2.SimpleChannelInboundHandler读取完并且全部handler处理完后,会自动释放消息。
ChannelInboundHandlerAdapter不会自动释放消息。

3.ServerSocketChannel一次loop默认最多处理16次客户端连接,这个主要是因为服务端会对应很多客户端,保证较高的吞吐量。
对应参数:MAX_MESSAGES_PER_READ

4.WRITE_BUFFER_LOW_WATER_MARK可用于做流控
需要应用调用isWritable方法,如果返回false暂时写失败。

5.直接内存使用,零拷贝。直接内存块缓存池设计。

6.避免多线程在从内存块缓存池中获取内存块发生阻塞竞争,小块内存大小从线程独有的cache中获取。

7.reactor模式核心是用最少的资源处理最多的事情,一个reactor线程负责查看注册的关心事件

8.软中断
linux 2.6.35以上版本可以设置rps,主要目的是将数据包的处理均匀打散在每个cpu上。提升网络处理能力。
9.设置tcp参数
主要是接收缓存区大小:SO_RCVBUF,及发送缓存区大小:SO_SNDBUF。
关闭SO_TCPNODELAY,对于要求延迟小的应用。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,686评论 6 492
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,668评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 158,160评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,736评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,847评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 50,043评论 1 291
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,129评论 3 410
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,872评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,318评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,645评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,777评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,470评论 4 333
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 40,126评论 3 317
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,861评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,095评论 1 267
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,589评论 2 362
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,687评论 2 351

推荐阅读更多精彩内容